Assessment of central venous catheterization in a simulated model using a motion-tracking device: an experimental validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central venous catheterization (CVC) is a basic requirement for many medical specialties. Simulated training in CVC may allow the acquisition of this competency but few reports have established a valid methodology for learning and acquiring procedural skills for CVC. This study aims to validate the use of a tracking motion device, the imperial college surgical assessment device (ICSAD), by comparing it with validated global rating scales (GRS) to measure CVC performance in a simulated torso. METHODS: Senior year medical students, first and last year residents (PGY1, LYR), and expert anesthesiologists performed a jugular CVC assessment in a simulated model (Laerdal IV Torso). A validated GRS for objective assessment of technical skills and motion analysis by ICSAD was used. Statistical analysis was performed through Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests for construct validity and Spearman correlation coefficients between the ICSAD and GRS scores for concurrent validity between both. RESULTS: 32 subjects were recruited (10 medical students, 8 PGY1, 8 LYR and 8 experts). Total path length measured with ICSAD and GRS scores were significantly different between all groups, except for LYR compared to experts (p = 0.664 for GRS and p = 0.72 for ICSAD). Regarding jugular CVC procedural time, LYR and experts were faster than PGY1 and MS (p < 0.05). Spearman correlation coefficient was -0.684 (p < 0.001) between ICSAD and GRS scores. CONCLUSIONS: ICSAD is a valid tool for assessment of jugular CVC since it differentiates between expert and novice subjects, and correlates with a validated GRS for jugular CVC in a simulated torso.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».